Scientifique de données

La priorité peut être accordée aux groupes désignés au titre de l'équité en matière d'emploi suivants : les femmes, les Autochtones (Premières nations, Inuits et Métis), les personnes en situation de handicap* et les personnes racisées*. La Loi sur l'équité en matière d'emploi , qui est en cours de révision, utilise les termes "personnes handicapées" et "minorités visibles". Les personnes qui posent leur candidature sont invitées à se déclarer comme appartenant à l’un ou l’autre des groupes susmentionnés. Ville:

Ottawa Unité organisationnelle:

Technologies numériques Classification:

ACR Durée de l'emploi:

Durée déterminée Durée:

2 years Exigences linguistiques:

Anglais ou Français Modalités De Travail

En raison de la nature du travail et des exigences opérationnelles, ce poste pourrait être admissible à un régime de travail hybride (combinaison de télétravail et de travail sur place). Au CNRC, nous reconnaissons que les candidats et candidates autochtones peuvent avoir des liens importants avec leur communauté et vous pouvez être éligible à une exception à ce régime de travail. D'autres modalités de travail peuvent également être envisagées pour répondre aux besoins des candidats et candidates. Pour en savoir plus concernant à ce sujet, veuillez-vous adresser à l’équipe d’embauche du CNRC, en utilisant les coordonnées ci-dessous. Le rôle

Nous recherchons un ou une scientifique des données pour se joindre au Centre d’analytique des données du Centre de recherche en technologies numériques du CNRC. Dans le cadre de ce poste, vous travaillerez directement avec des petites et moyennes entreprises (PME) canadiennes afin de les aider à comprendre, à cerner et à résoudre des problèmes d’affaires liés aux données. Vous participerez à toutes les étapes du cycle de vie des projets, notamment en rencontrant les clients, en repérant les occasions d’affaires, en transposant les besoins d’affaires en plans de travail techniques, en élaborant des cahiers des charges, en réalisant des analyses et des modèles, et en livrant des résultats concrets et de grande qualité. Relevant du chef d’équipe du Centre d’analyse de données, vous travaillerez au sein de petites équipes multidisciplinaires sur des projets d’analyse appliquée, d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. Votre travail aidera les entreprises canadiennes à prendre de meilleures décisions, à améliorer leurs activités, à adopter les technologies numériques et à accélérer l’innovation. Ce poste s’adresse tout particulièrement à une personne qui allie de solides compétences techniques en science des données à d’excellentes aptitudes en communication, en jugement, en travail d’équipe et en gestion du temps. Responsabilités principales

Rencontrer des PME canadiennes pour comprendre leur contexte d’affaires, leurs défis opérationnels, leurs actifs de données et leurs besoins en matière de prise de décision. Aider les clients à clarifier et à préciser leurs problèmes d’affaires afin de les transformer en projets réalisables en science des données, en analyse de données ou en intelligence artificielle. Contribuer à la définition de la portée des projets, notamment les approches techniques, les plans de travail, les échéanciers, les hypothèses, les risques et les livrables. Communiquer clairement avec les clients tout au long du cycle de vie du projet, notamment en gérant les attentes et en expliquant les résultats analytiques. Science des données appliquée et modélisation statistique

Acquérir, nettoyer, traiter, explorer et analyser des données structurées et non structurées. Développer des modèles statistiques, d’apprentissage automatique et analytiques pour répondre aux problèmes des clients. Appliquer des méthodes appropriées telles que la régression, la classification, le regroupement, la prévision, l’optimisation, le traitement du langage naturel, la simulation ou d’autres techniques pertinentes. Évaluer la performance, l’incertitude relative, les limites et l’utilité pratique des modèles. Traduire les résultats analytiques en recommandations concrètes pour les clients. Codage, reproductibilité et livraison

Écrire du code clair, efficace et facile à maintenir en Python, en R ou dans des langages similaires. Développer des flux de travail analytiques reproductibles à l’aide de blocs-notes, de scripts, d’un système de contrôle de version et de bonnes pratiques de documentation. Construire des prototypes, des tableaux de bord, des pipelines de données, des rapports et des outils analytiques réutilisables. Livrer aux clients du code, des modèles, de la documentation et des résultats analytiques prêts à être remis. Concilier la rigueur et les délais de livraison concrets dans un environnement axé sur les projets. Visualisation et communication

Créer des visualisations, des tableaux de bord et des rapports clairs qui communiquent efficacement les ana